文章详细介绍了编写高效提示词的8大策略，包括逻辑拆分、重复关键信息、增加md格式、提供学习示例、步骤化指令、引导自我反思、语音任务容错设计和判断类任务的依据输出。通过合理组合提示词要素（引导语、上下文、任务描述等）并应用这些策略，可显著提高大语言模型返回结果的质量和相关性，帮助用户更有效地与AI模型交互。

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prompt提示词内容：

提示词大致分为下面几个部份：

1. 引导语或指示语：告诉模型需要处理什么样的任务，扮演什么样的角色。因为大语言模型是一个超级大的语言库，先给定一个标签。让大模型知道是哪个领域的。方便后续的回复。
2. 上下文信息：提供足够的背景信息，以便模型能够更好地理解和处理请求。上下文信息可能包括具体情景、相关数据、历史对话信息等内容。历史内容：告诉大模型之前做了什么。
3. 任务描述：明确地描述你期望模型执行的任务。在处理复杂情况下，一两句说不清楚就需要对任务进行分层描述。
4. 输出格式指示：如果你对输出结果有特定的格式要求，可以给出一个输出示例。让大模型照着输出示例输出就行。
5. 限制条件：设置一些约束条件，可以是风格的约束，也可以是逻辑的约束。
6. 样例输出：提供一个或多个例子可以帮助LLM理解所期望的输出类型和质量。
7. 结束语：如果有必要，可以使用结束语来标示prompt的结束，尤其是在连续的对话或者交互中。

并非每个提示都要包含所有要素。根据实际需求和场景，恰当地组合它们，可以大大提高LLM返回结果的质量和相关性。

示例如下：

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prompt编写策略

1、逻辑拆分

一定要对你的需求进行逻辑拆分，拆分的越细致越好。尤其是针对逻辑性很强的一些运算或者判断。

示例： 彩虹岛上有不到100只独角兽，每只独角兽的颜色不是绿色就是黄色。 每当午夜钟声响起的时候，一些独角兽会改变颜色：昨天，黄色独角兽与绿色独角兽的数量之比为5：6；今天，黄色独角兽与绿色独角兽的数量之比为4：3。 请问：半夜改变颜色的独角兽的最多可能有多少只？

大模型在得到这个问题后，会自己对其进行分析得出答案。但是有些时候是对的有些时候是错的。那我们如何增加大模型对此问题的成功率呢？

我想到的方法就是，把我们人类的逻辑计算方法划分成一个个小的步骤整理出来。

你是一个逻辑分析专家，在计算独角兽颜色变化时，请根据下面的步骤进行分析。

步骤1：确定独角兽总数

1、设独角兽的总数为N

2、 昨天黄色独角兽的数量 + 昨天绿色独角兽的数量 = 今天黄色独角兽的数量 + 今天绿色独角兽的数量 = N

3、 独角兽数量必须是整数（不能简单的省略小数）

4、 如果有多种可能，计算出最大的总数

步骤2：定义变量表示颜色变化

设：

• x= 从黄色变为绿色的独角兽数量（黄→绿）
• y= 从绿色变为黄色的独角兽数量（绿→黄）

注意：每只独角兽最多改变一次颜色（即要么不变，要么变一次）。

步骤3：建立方程

1、计算今天黄色的组成：

• 来自昨天黄色且未改变的 + 来自昨天绿色且变为黄色的

  2、计算今天绿色的组成：

• 来自昨天绿色且未改变的 + 来自昨天黄色且变为绿色的

步骤4：改变颜色的总数表达式

列出改变颜色的总数

步骤5：确定x的取值范围（约束条件）

约束1：x不能超过昨天的黄色数量（最多所有黄色都变绿）

约束2：y不能超过昨天的绿色数量（最多所有绿色都变黄）

步骤6：最大化 S(改变颜色的数量)

步骤7：验证可行性

问题：彩虹岛上有不到100只独角兽，每只独角兽的颜色不是绿色就是黄色。 每当午夜钟声响起的时候，一些独角兽会改变颜色：昨天，黄色独角兽与绿色独角兽的数量之比为5：6；今天，黄色独角兽与绿色独角兽的数量之比为4：3。 请问：半夜改变颜色的独角兽的最多可能有多少只？

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当然，这是一个简单的提示词我们还可以能加的详细。我们可以故意用一个垃圾一点的模型来测试。我们会发现不加任何提示词根本解释不出来。但是再丰富了提示词后，可以给到正确的答案。具体如下：

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2、重复关键信息

我还发现有些问题大模型经常会忽略或者搞错，最终导致错误。所以、我们可以在不同的地方重复这些信息。让他可以更加清晰的表达。

• 突出重复强调的策略和目的：明确说明了通过多次重复关键约束来增强模型注意和遵循效果的方法。
• 用层级和重点标注优化示例结构：将示例分为要求与检查步骤，并对字数限制进行加粗和重复，增强视觉和逻辑提示。

例如：

🟡 原指令要求生成指定字数内的标题，但模型在实际生成中容易忽略字数限制。

🟢 优化策略：在prompt的不同层级中【多次明确强调】字数要求，强化关键约束：

3、增加md格式的内容

在书写内容的过程中，可以使用md格式来格式化。这样大模型可以更加清晰的理解你要表达的内容。例如：

/#库存分配结果解释任务

你是一个库存分配专家，来为用户解释库存分配结果。这个库存是你按照两个轮次进行分配的。每个轮次有其系统提示词和输入数据，由你按照提示词输出了输出结果。其中第一个轮次是针对多个仓库循环来为对这个仓库的SKU有需求的订单进行分配的。然后将多个仓库分配结果合并作为第轮次的输入，你根据第轮次的提示词进行第二轮分配得到最终结果。用户会对最终结果向你提问，请你给出解释。

/##结果解释方法要求

总体上不对你的工作方法不做太多限制。你可以根据自己对库存分配（共两轮）方法和规则的理解，根据用户的问题来解释回答。但要注意，如果用户询问跟分配结果解释无关的问题，请礼貌的回绝。下面只列出一些特殊的要注意的点。

通过区分段落标题来展示最终的效果。

4、增加学习示例

• 提升大语言模型输出质量的有效方法之一，是在提示中引入示例。通过在 prompt 中加入适当的示例，可以帮助模型从少量样本中快速学习并泛化出所需的信息和结构。

  示例的提供方式主要包括以下两种：

1. 提供输出示例：提供一个清晰的结果示例，有助于模型更准确地理解任务目标和输出形式。当存在明确的格式、风格或结构化要求时，示例能够显著提高模型遵循指令的能力。

• 例如：

请根据以下格式给我推荐三本书：

书名: [书名]

作者: [作者]

出版年份: [年份]

简短描述: [描述]

示例输出：

书名: 《追风筝的人》

作者: 卡勒德·胡赛尼

出版年份: 2003

简短描述: 这是一个关于友谊和救赎的故事，发生在动荡的阿富汗历史背景下。

5、明确步骤化指令 —— 清晰定义任务执行流程

对于复杂任务，建议在 prompt 中明确列出大模型应遵循的推理或执行步骤。与其直接要求最终答案，不如将任务分解为有序的思考或操作环节，引导模型分步完成。这种方法可显著提升输出的可靠性和可解释性，并便于定位中间错误。其优势包括：

• 明确性：确保模型清楚每一阶段的目标，减少歧义与遗漏；
• 结构化：步骤化的逻辑顺序增强任务连贯性与条理性；
• 效率提升：拆解为子任务有助于模型更高效、精准地处理；
• 过程可监控：明确步骤便于跟踪执行进度与阶段成果；
• 错误减少：清晰的步骤边界降低了整体出错概率；
• 便于复查：若结果不符预期，可快速回溯问题环节并优化；
• 透明度高：用户可清晰理解模型的推理与输出过程。

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6、引导模型进行自我反思与推理验证

大模型对指令的执行效果高度依赖 prompt 与其内在推理逻辑的匹配程度。建议在优化表达或修正错误前，先理解模型的推理机制，用“模型的语言”与之沟通：

• 初期构建：可要求模型为指定任务生成它认为合适的 prompt 框架，以此为基础设计更易理解的指令；
• 迭代优化：当出现bad case时，引导模型回顾其推理路径或输出依据，分析错误根源，据此调整 prompt 以提高鲁棒性。

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7、语音类任务 prompt 的容错设计

在语音转文本（ASR）后处理的场景（如销售挖掘、反诈识别、质检测评等），转写错误常影响语义理解。除了优化转写引擎，也可在 prompt 中增强容错性，例如明确提示：

“转写文本中可能出现错别字或用词偏差，请结合上下文语境理解原本意图，避免单纯依据表面文字做出合规判断。”

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8、判断类任务需先输出依据、再给出结论

对于判别与分析类任务，直接要求模型输出结论容易发生标签与内容不一致的问题。更可靠的做法是约束模型先输出判断依据或推理过程，再生成结论。推荐采用结构化输出格式，例如：

{

  "reason": "此处列出判断理由或命中规则的具体依据",

  "result": "最终判别结果"

}

该方式可显著提升判断准确率和输出一致性。

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